Opiniones del Curso de TensorFlow.js

Es un buen curso para empezar con Aprendizaje profundo

¡Excelente! A la espera de más cursos de tensorflow.js 👍🏾💪🏾

ESPECTACULRAR NUNCA PENSE QUE S EPUDIESE APRENDER TANTO Y COMBINAR LOS CONICIMIENTOS DE TAL FORMA

Buen curso para seguri con los temas de machine learning aunque huviera estado mejor si hubieramos programado mas

El curso es excelente como introduccion al campo del Machine Learning con JS, hace muy poco me entere de esta libreria y estaba esperando no tener que aprender un lenguaje completamente nuevo solo para llegar aqui, estoy muy contento, muchas gracias y a seguir avanzando con JS

Fueron muchos conceptos nuevos, pero con dedicación fue posible enterderlo. Gracias al profesor por todo. Me emociona poder usar los modelos de aprendizaje profundo desde el navegador!!

Muy buen curso de tensorflow.js, además de la librería se ven temas muy generales y buenos sobre el aprendizaje automático que no hay que dejar pasar de vista.

Me sirvió muchoa prender a utilizar DL en js. Sin embargo, primero tengo que aprende JS

Excelente curso para aprender acerca de TensorFlow.js y para profundizar acerca del Deep Learning y Redes Neuronales

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Excelente curso, los ejemplos muy claros y el tema muy interesante, gracias

Me gustaría que hubiera otro curso mas practico sobre Tensorflow.js

Excelente curso, contenidos muy bien seleccionados y sobre todo bien explicados.

funciona bien como introductorio aunque quedan las ganas de más implementaciones de código

Crear una aplicación en Javascript que utilice un modelo de clasificación de Imágenes Diseñar un modelo de Regresión Lineal Entender cuáles son los componentes básicos de una Red Neuronal y cómo entrenarla Conocer qué es TensorFlow y TensorFlow.js Entender el concepto de Red Neuronal y Aprendizaje Profundo

Forma muy clara de hacer uso de TensroFlow.js en el navegador y distribuir la potencia de computo.

Poder utilizar recursos como imagines para el análisis y creación de modelos

Muy buen profesor y muy buen contenido para personas que ya conocen tensorflow y el como se manejan las redes neuronales

Un poco teórico al principio, pero se incrementa su comprensión a medida que va avanzando.

Para este curso es necesario tener conocimientos previos de machine learning y de javascript. Con dichos conocimientos, el curso hace un muy buen esquema de los puntos a seguir, y nos muestra ejemplos de uso con javascripst que son muy útiles para tener una base y seguir profundizando.

Muy completo y muy bien explicado. Los resumenes al final de las clases de lo aprendido super. :)

Venía mucho con Python y me pareció bastante bueno ver cómo funciona TF en el navegador. Muy buen curso.

Este es un gran curso para entender en entorno de desarrollo de TensorFlow. El profesor explica muy bien los conceptos teóricos y aterriza al final todos en un par de proyectos muy interesantes.

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Excelente curso, te atrapa aunque te cueste trabajo comprender todos los conceptos si eres principiante, muy buena exposicion por parte del ponente

Excelente curso. Al principio estaba bastante perdido con el Js ya que no sé nada, pero con las explicaciones del profe, pude medio entender el lenguaje, y cositas de Tensorflow. Es un buen curso introductorio, pero algunas clases son muy largas (>15 min), el profesor me hizo dar curiosidad por esta área y por todas las aplicaciones que se pueden hacer con el navegador. El proyecto final de la cámara fue un BOOM! hace rato no encontraba un ejemplo tan didáctico que abarcara todo lo visto en un curso. Sería Excelente una segunda parte o continuación del curso, tal vez con NLP en el navegador, o un curso más teórico sobre como funcionan las redes pre-entrenadas.

Fue un exelente curso para aprender a utilizar ML en el navegador ... Espero que pronto se lanze un curso completo de Tensorflow.

Muy buen curso, útil para un despliegue rápido y otra alternativa para crear modelos.

Excelente curso !!! Un punto de vista diferente del ML para los que estamos acostumbrados a Python. Alejandro es excelente profesor! Gracias!

La implementación del modelo de reconocimiento de imágenes de un modelo pre-entrenado